关于薪资调整

公司原本承诺在5月份工资中体现今年的薪资调整,但调整时间却一再被推迟,从5月推到了6月,现在又推到了7月。这种做法让员工感到失望,尽管公司上市后发展迅速且盈利颇丰,但这些成果并未惠及普通员工。
原来公司发了公告,说是在5月份的工资里会体现今年的薪资调整,结果从5月份推迟到6月份,现在又从6月份推迟到7月份。在关乎我们切身利益的事情上公司的做法真让人心凉!真不知道hr的人在做什么,领导又是怎么想的。公司今年自A股上市后发展迅速,利润也翻了翻,可挣钱的毕竟只是那几个股东和领导, 跟我们是扯不上关系的。这样的hr,这样的公司,即使再怎么有前途,对于我们底层员工来说,没有留恋的理由。
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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